復(fù)雜工業(yè)過(guò)程細(xì)致而穩(wěn)健的運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)及非優(yōu)因素識(shí)別方法是保證其安全綠色高效生產(chǎn),提高企業(yè)綜合經(jīng)濟(jì)效益的有效手段之一。針對(duì)復(fù)雜工業(yè)過(guò)程中存在的（強(qiáng)）非線(xiàn)性、信息冗余以及標(biāo)簽數(shù)據(jù)不足（無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)多而有標(biāo)簽數(shù)據(jù)少）等實(shí)際問(wèn)題,本文提出了兩種基于自編碼器模型的運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)及非優(yōu)因素識(shí)別方法。具體工作內(nèi)容如下:（1）針對(duì)復(fù)雜工業(yè)過(guò)程中存在的非線(xiàn)性、信息冗余以及受不確定性因素影響而難以建立穩(wěn)健可靠的評(píng)價(jià)模型的問(wèn)題,本文引入深度學(xué)習(xí)中的稀疏降噪自編碼器（Sparse Denoising Auto Encoder,SDAE）模型,并在此基礎(chǔ)上提出了一種基于綜合經(jīng)濟(jì)指標(biāo)約束的SDAE特征提取模型（Comprehensive Economic Index Regularization SDAE,ISDAE）。在SDAE無(wú)監(jiān)督特征學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上引入綜合經(jīng)濟(jì)指標(biāo)約束項(xiàng),迫使自編碼器學(xué)習(xí)與綜合經(jīng)濟(jì)指標(biāo)相關(guān)的原始數(shù)據(jù)特征表達(dá),并將其作為輸入訓(xùn)練運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別模型。然后,級(jí)聯(lián)特征提取模型和運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別模型,并通過(guò)參數(shù)微調(diào)獲得最終的運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)模型。在線(xiàn)應(yīng)用時(shí),通過(guò)引入滑動(dòng)窗口和信任權(quán)值的方式提高在線(xiàn)評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性。當(dāng)... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：81 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

過(guò)程數(shù)據(jù)可視化：(a)原始數(shù)

工程碩士專(zhuān)業(yè)學(xué)位論文8211Var()()nnjjjNnjjjjnxxssxxNx(2-3)其中，njx

本文編號(hào)：3466325